XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemDETE
使用机器在社交媒体上检测
使用事实检查网站Politifact收集社交媒体用户资料和新闻文章的稳健标签数据集。这是培训和测试模型的基础真理数据。从用户配置文件和新闻内容中提取一系列功能，这些功能可能可能向不可靠性发出信号。其中包括文章，用户元数据（例如关注者数量）以及围绕用户之间的新闻传播的上下文。功能工程将原始数据转换为模型的信息输入。开发一个深层的神经网络体系结构，该体系结构可以仅根据工程功能将用户配置文件准确地将用户配置文件分类为可靠或不可靠。对SVM和KNN分类器的性能是基准的。基于地面真相标签，目标的精度超过90％。创建一个预测模型的变体，该变体还基于类似新闻文章的传播模式，还包括用户之间影响的信号。这探讨了对他人影响的迹象是否改善了散布错误的检测。
印度手语检测系统使用...
在一个言语交流通常需要优先考虑的世界中，存在一个充满活力但经常被忽视的社区，它依赖于手势作为其主要表达方式。这个社区涵盖了聋哑人，听力难以及无法发声的人。对他们来说，手语超越了沟通；这是一条生命线，他们传达了最深切的思想，情感和欲望。在印度的各种语言景观中，印度手语（ISL）成为了人类表达的深刻证明。它封装了文化多样性的丰富性，并成为包容性的凄美象征。想象一个世界，即流利的印度手语（ISL）的人无缝地与不熟悉其复杂性的人无缝联系。该愿景推动了“印度手语言检测系统”项目的前进。我们的主要目标很明确：通过弥合手语用户和非签名者之间的沟通鸿沟来增强聋人和难以听见社区的个人权力。该项目代表了技术和社会包容性的融合，这是基于早期的研究和技术大步重新定义交流界限的基础。从过去的努力中汲取灵感，我们的旅程着重于制定以用户为中心的界面，该界面满足了各种沟通需求。利用高级机器学习和计算机视觉技术，我们努力开发一种能够实时检测ISL字母和数字的系统，而无需手动翻译。
使用机器学习的水稻谷物检测系统
稻米是一种重要的主食，是从100多个国家 /地区跨越1.63亿公顷土地的地区收获的，以满足全球约35亿人口的食物需求。实验结果表明，识别整个米饭的正确率超过95％。将借助彩色数码相机获取图像，并执行不同的操作，例如预处理，背景估计和RGB到二进制转换。第二步是构建用于系统培训的数据库。系统通过至少100张具有白色背景的大米的图像来训练。以形态特征，特征值和所有数据库图像的向量形式的数据将存储。分类和质量分析是通过将示例图像与数据库进行比较来完成的。手动质量分析耗时且昂贵。根据物理和化学特性，提出了用于质量分析质量分析的替代解决方案。物理特性包括大小，形状，粉笔，铣削程度，而化学特性则包括胶质化和温度。
DETE 平等、多样性和包容性战略 2024-2026
我们在法律框架内运作，该框架承认劳动力和工作环境中多样性和包容性的重要性。这包括促进各群体平等权利和包容性的政策，包括残疾人综合就业战略。根据 2014 年爱尔兰人权和平等委员会法案，我们的部门有责任消除歧视、促进平等并保护员工和使用我们服务的人的人权。
通过心率变异性基于ML的压力检测
引言机器学习通常缩写为ML，是人工智能（AI）的子集，它的重点是开发计算机算法，这些计算机算法通过经验和使用数据自动改善。用更简单的话来说，机器学习使计算机能够从数据中学习并做出决策或预测，而无需明确编程。在其核心上，机器学习就是关于创建和实施促进这些决策和预测的算法。这些算法旨在随着时间的推移提高其性能，在处理更多数据时变得更加准确和有效。在传统编程中，计算机遵循一组预定义的说明来执行任务。但是，在机器学习中，为计算机提供了一组示例（数据）和一个执行任务，但取决于计算机，以弄清楚如何基于给定的示例来完成该任务。例如，如果我们希望一台计算机识别猫的图像，我们将不会为猫的外观提供特定的说明。取而代之的是，我们给它数千张猫的图像，并让机器学习算法找出定义猫的常见模式和特征。随着时间的流逝，随着算法处理更多图像，即使出现了以前从未见过的图像，它也会变得更好地识别猫。从数据中学习和随着时间的推移改进的能力使机器学习变得难以置信的功能和通用性。这是我们今天看到的许多技术进步背后的推动力，从语音助手和推荐系统到自动驾驶和预测分析。
dcase 2024声音事件本地化和检测挑战
声音事件的定位和检测（SELD）任务包括对不同类型的声学事件进行分类，同时将它们定位在3D空间中。在以前的《 Challenge》中，本地化等于预测AR-竞争对手的方向（DOA），而今年的挑战还涉及估计相对于麦克风阵列的距离。音频记录可以以两种格式使用：一阶Ambisonics（FOA），它结合了来自32个麦克风的记录，或来自四面体麦克风阵列（MIC）的4通道记录。近年来，大多数提交挑战的系统都使用了以前的格式，而后者的探索较少。在本报告中，我们关注如何更好地利用麦克风记录中的信息。具有相变（GCC-PHAT）[1]与光谱音频特征相结合的广义互相关是麦克风阵列大多数SELD方法的基础。频谱特征包含有关哪种类型的声音事件有效的重要提示，而GCC-PHAT的目的是提取麦克风对之间的到达时间差异（TDOA）。鉴于阵列的几何形状，可以将TDOA测量值映射到DOA。然而，GCC-Phat已知与噪声和混响有关[2]。GCC-PHAT也可能失败
医疗政策 - 检测冠状动脉钙化的计算机断层扫描
钙化描述/背景冠状动脉钙冠状动脉钙（CAC）与冠状动脉疾病（CAD）有关。快速计算机断层扫描（CT）扫描仪的开发允许在临床实践中测量CAC。冠状动脉钙已经在几种临床环境中进行了评估。最广泛的研究指示是使用CAC在亚临床疾病患者中预测未来CAD的风险，其目的是实施适当的降低风险降低疗法（例如他汀类药物，汀类药物治疗，生活方式修改）以改善结果。此外，在可能与CAD一致的症状患者中评估了CAC，但诊断尚不清楚。检测电子梁计算机断层扫描（EBCT；也称为超快CT）和螺旋CT（或螺旋CT）可以用作由于更快的吞吐量而导致的常规CT扫描的替代方法。在这两种方法中，图像采集的速度都为他们成像动人的心脏赋予了独特的价值。快速图像采集时间实际上消除了与心脏收缩有关的运动伪影，从而可以在心外膜冠状动脉中可视化钙。电子束计算机断层扫描软件允许量化钙面积和密度，并将其转化为钙评分。钙评分已被研究为检测CAC的技术，既是有症状的患者的诊断技术，都可以排除症状的动脉粥样硬化病因，或者在无症状患者中，作为CAD风险分层的辅助方法。电子束计算机断层扫描和多探测器CT最初是测量CAC的主要快速CT方法。进行CAC测量的快速CT研究需要10到15分钟，只需要几秒钟的扫描时间。最近，计算机断层扫描血管造影已用于评估冠状动脉钙。由于EBCT和计算机断层扫描在测量冠状动脉钙中的基本相似性，因此预计计算机断层扫描血管造影可提供与EBCT相似的冠状动脉钙的信息。
使用机器学习和Deep
勒索软件在整个现代时代攻击了对网络安全的最大诱人危险。安全软件在勒索和零日间谍软件突击方面经常无效；严重的净漏洞可能会导致大量信息损失。这些袭击正在创造一场资源竞争，这些攻击变得越来越灵活，并且越来越有能力改变它们的出现方式。在这篇评论文章中，主要的目标是伦理软件检测的最新趋势，也是可能的进一步研究的可能方向。本文提供了有关勒索软件的背景信息，攻击时间表以及病毒的概述。此外，它还对当前识别，避免，减少以及从勒索软件攻击中恢复的策略进行了详尽的分析。另一个收益包括对2016年至2023年之间进行的研究的检查。这使Booklover当前对勒索软件检测的最新突破有了最新的了解，并展示了防止勒索软件攻击的技术的改进。关键字 - 勒索软件检测，机器学习，软计算，软件定义网络（SDN）
使用机器学习检测螺旋桨空化D Smith Qinetiq噪声和振动，Rosyth，苏格兰B McKinlay Qinetiq噪声和颤音
船只产生的噪声被认为对海洋生物产生了重大有害影响1。随着运行量越来越多的船只，此问题进一步加剧了。因此，有必要更好地理解和管理船只在水下辐射的噪声。在正常操作下，螺旋桨可以为整个平台噪声做出重大贡献。但是，当螺旋桨上存在空化时，噪声大大增加并成为主要的噪声源。因此，如果可以避免螺旋桨空化，则可以降低平台辐射的噪声的影响。如果迅速检测到允许通过螺旋桨控制允许采取补救措施的空化，则可以实现这一目标。在此贡献中，我们研究了基于许多不同输入特征的一系列可用机器学习方法来检测螺旋桨空化。使用一系列信号处理方法可以使用螺旋桨气态检测。环化性是最近提出的用于螺旋桨空化检测2的信号处理方法。它依赖许多频域的转换，从而产生了循环频谱。然后将此频谱搜索以寻找峰值，在该峰上，叶片速率周围及其谐波及其谐波可以表明存在气蚀。图1比较了环溶性分析的各个阶段的输出，以进行空洞和非散发信号。
使用机器学习算法检测糖尿病
糖尿病是一种慢性疾病，有可能造成全球医疗危机，会影响全球范围内数量惊人的人。根据国际糖尿病联合会的说法，目前有3.82亿人患有糖尿病，并且该数字预计到2035年将翻一番，达到5.92亿。糖尿病（也称为糖尿病）的特征是血糖水平升高。虽然有多种传统方法可通过物理和化学测试来诊断糖尿病，但可以准确预测早期疾病的发作对医生带来了重大挑战。这主要是由于各种因素的复杂相互作用以及糖尿病对肾脏，眼睛，心脏，神经和脚部等重要器官的影响。但是，数据科学领域为应对这一挑战提供了有希望的机会，并为科学界的常见问题提供了新的启示。尤其是机器学习，这是数据科学中新兴的科学领域，重点是使机器能够从经验中学习。该项目的目的是开发一个可以通过利用不同的机器学习技术来准确预测糖尿病发作的系统。该项目旨在利用三种监督的机器学习方法，即SVM，Logistic回归，随机森林，幼稚的贝叶斯，决策树分类器和K-Nearealt邻居分类器，以预测糖尿病。此外，该项目旨在提出一种有效的技术来早期检测糖尿病。